پایگاه داده های گراف نوع نسبتا جدیدی از پایگاه داده هستند که در سال های اخیر محبوبیت پیدا کرده اند. آنها برای ذخیره و مدیریت داده های بسیار متصل طراحی شده اند و مزایای متعددی نسبت به پایگاه داده های رابطه ای سنتی دارند.
یکی از این پایگاه های اطلاعاتی نمودار، Apache AGE است. این یک پایگاه داده گراف منبع باز است که پسوند PostgreSQL است. این به کاربران اجازه می دهد تا داده های بسیار متصل را در قالب گره ها و لبه ها ذخیره و مدیریت کنند. این امکان را برای کاربران فراهم می کند تا از SQL و openCypher با هم در یک پرس و جو استفاده کنند. در پایان برخی از بخش ها، پیوندی به آموزش Apache AGE وجود خواهد داشت.
پایگاه داده های گراف چیست؟
پایگاه داده گراف نوعی پایگاه داده است که داده ها را به شکل گره ها و لبه ها، مشابه گراف ذخیره می کند. گره ها نشان دهنده موجودیت ها هستند، در حالی که یال ها نشان دهنده روابط بین موجودیت ها هستند. به عنوان مثال، در یک شبکه اجتماعی، گره ها می توانند کاربران را نشان دهند و لبه ها می توانند روابط آنها (دوستی، دنبال کردن و غیره) را نشان دهند.
مزایای پایگاه داده های گراف
عملکرد سریعتر پرس و جو
پایگاه داده های گراف برای پرس و جو از داده های بسیار متصل بهینه شده اند. از آنجایی که آنها داده ها را در ساختاری مانند گراف ذخیره می کنند، می توانند به سرعت روابط بین گره ها را طی کنند و داده های مورد نظر شما را پیدا کنند. این باعث می شود که آنها برای انواع خاصی از پرس و جوها بسیار سریعتر از پایگاه داده های رابطه ای سنتی باشند.
مدل سازی داده های انعطاف پذیرتر
پایگاه داده های گراف امکان مدل سازی داده های انعطاف پذیرتر و پویاتر از پایگاه های داده رابطه ای سنتی را فراهم می کند. این کار اضافه کردن داده ها و روابط جدید را آسان تر می کند زیرا برنامه شما در طول زمان تکامل می یابد. همچنین امکان پرس و جوهای پیچیده تری را فراهم می کند که بیان آنها در پایگاه داده رابطه ای دشوار است.
مقیاس پذیری بهتر
از آنجایی که پایگاه‌های داده گراف برای داده‌های بسیار متصل بهینه شده‌اند، می‌توانند مقیاس بهتری نسبت به پایگاه‌های داده رابطه‌ای برای موارد استفاده خاص داشته باشند.
نمایش طبیعی تر داده ها
پایگاه داده های گراف، نمایش طبیعی تری از داده ها را نسبت به پایگاه داده های رابطه ای ارائه می دهند. از آنجایی که آنها داده ها را در ساختاری گراف مانند ذخیره می کنند، درک روابط بین موجودیت ها و نحوه ارتباط آنها با یکدیگر آسان تر است. این می تواند توسعه و نگهداری برنامه ها را در طول زمان آسان تر کند.
از Cases برای پایگاه داده گراف استفاده کنید
پایگاه داده های گراف به ویژه برای مواردی که داده ها به شدت متصل هستند مناسب هستند. در اینجا چند نمونه هستند:
شبکه های اجتماعی
شبکه های اجتماعی یک مورد استفاده کلاسیک برای پایگاه داده های گراف هستند. آنها نیاز به ذخیره و پرس و جو داده های بسیار مرتبط دارند، مانند نمایه های کاربر، روابط دوستان، و جریان های فعالیت.
ایجاد یک پایگاه داده نمودار برای یک شبکه اجتماعی با Apache AGE
موتورهای پیشنهادی
موتورهای توصیه نیاز به تجزیه و تحلیل روابط بین کاربران و موارد برای ارائه توصیه های شخصی دارند. پایگاه داده های گراف می توانند به طور موثر این نوع را ذخیره و پرس و جو کنند
سیستم توصیه‌کننده با آپاچی AGE
تشخیص تقلب
سیستم های تشخیص تقلب نیاز به تجزیه و تحلیل الگوهای رفتاری پیچیده برای شناسایی فعالیت های متقلبانه دارند. پایگاه‌های داده گراف می‌توانند به طور موثر این نوع داده‌ها را ذخیره و پرس‌وجو کنند و تشخیص تقلب را در زمان واقعی آسان‌تر کنند.
کشف دزدان کارت اعتباری: رویکردی مبتنی بر نمودار با Apache AGE
نتیجه
پایگاه داده های گراف ابزار قدرتمندی برای ذخیره و مدیریت داده های بسیار متصل هستند. آنها عملکرد پرس و جو سریع تر، مدل سازی داده های انعطاف پذیرتر، مقیاس پذیری بهتر و نمایش طبیعی تری از داده ها را نسبت به پایگاه داده های رابطه ای سنتی ارائه می دهند. اگر با داده های بسیار متصل کار می کنید، Apache AGE می تواند یک انتخاب عالی برای پروژه بعدی شما باشد.
اگر می‌خواهید در توسعه AGE مشارکت داشته باشید، Repo GitHub AGE را بررسی کنید
و همچنین، با تشکر از خواندن! 🙂
